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运载火箭上升段轨迹的AICSA-SQP混合优化方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-26页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 轨迹优化参数化方法第15-19页
        1.2.1 间接法第16页
        1.2.2 直接法第16-18页
        1.2.3 hp自适应伪谱法第18-19页
        1.2.4 其他优化方法第19页
    1.3 轨迹优化数值优化算法第19-22页
        1.3.1 SQP算法第20页
        1.3.2 启发式智能优化算法第20-21页
        1.3.3 多目标优化算法第21页
        1.3.4 混合优化算法及应用第21-22页
    1.4 本文工作及结构安排第22-26页
        1.4.1 主要工作第22-23页
        1.4.2 结构安排第23-26页
第二章 运载火箭上升段运动数学模型第26-34页
    2.1 引言第26页
    2.2 参考系的定义及转换关系第26-27页
        2.2.1 参考系的定义第26-27页
        2.2.2 各参考系间的转换关系第27页
    2.3 运载火箭上升段运动数学模型第27-32页
        2.3.1 质心动力学矢量方程第27-28页
        2.3.2 发射惯性参考系下的质心动力学方程第28-30页
        2.3.3 补充方程第30-31页
        2.3.4 无量纲化运动数学模型第31-32页
    2.4 本章小结第32-34页
第三章 hp-RPM自适应伪谱法第34-42页
    3.1 引言第34页
    3.2 轨迹优化问题的数学描述第34-35页
    3.3 Radau伪谱法第35-38页
    3.4 hp自适应策略第38-41页
        3.4.1 误差评估准则第38页
        3.4.2 增加配点或细化网格的判据第38-40页
        3.4.3 hp-RPM算法步骤与流程第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于AICSA-SQP分层优化的运载火箭上升段轨迹仿真第42-58页
    4.1 引言第42页
    4.2 AICSA-SQP分层串行混合优化算法第42-48页
        4.2.1 基本免疫克隆选择算法第42-45页
        4.2.2 改进的免疫克隆选择算法第45-47页
        4.2.3 AICSA-SQP分层串行混合优化算法第47-48页
    4.3 约束处理方法第48-49页
    4.4 数值优化仿真及结果分析第49-56页
        4.4.1 上升段轨迹优化模型第49-51页
        4.4.2 实验结果及分析第51-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第五章 总结与展望第58-60页
    5.1 工作总结第58页
    5.2 研究展望第58-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-68页
作者简介第68-69页

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